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機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)臨床診斷大突破,可100%準(zhǔn)確預(yù)測白血病緩解

日期:2018-10-30   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介:一項新的研究發(fā)現(xiàn),機器學(xué)習(xí)正在成為高精度預(yù)測分析和診斷領(lǐng)域的有力工具。 近期,印第安納大學(xué)與普渡大學(xué)印第安納波利斯聯(lián)合分校的研究人員開發(fā)了一種機器學(xué)習(xí)算法,可以90%準(zhǔn)確預(yù)測急性骨髓性白血病(AML)的復(fù)發(fā),以及100%準(zhǔn)確預(yù)測緩解(Remission:……

一項新的研究發(fā)現(xiàn),機器學(xué)習(xí)正在成為高精度預(yù)測分析和診斷領(lǐng)域的有力工具。

近期,印第安納大學(xué)與普渡大學(xué)印第安納波利斯聯(lián)合分校的研究人員開發(fā)了一種機器學(xué)習(xí)算法,可以90%準(zhǔn)確預(yù)測急性骨髓性白血病(AML)的復(fù)發(fā),以及100%準(zhǔn)確預(yù)測緩解(Remission:緩解,當(dāng)患者在初診時,白血病細胞為1012,經(jīng)過導(dǎo)入療法的化學(xué)治療以后,白血病細胞減少到大約109以下時,就不能再從血液和骨髓中發(fā)現(xiàn)白血病細胞,這時病人即達到完全緩解(completeremission,CR))。

這項小型研究凸顯了機器學(xué)習(xí)具備取代傳統(tǒng)診斷方法的潛力,研究者使用的是來自AML患者的骨髓細胞、病史數(shù)據(jù)以及其他健康個體的信息。

傳統(tǒng)診斷方式主要是手動分析來自流式細胞術(shù)(流式細胞術(shù)是對懸液中的單細胞或其他生物粒子,通過檢測標(biāo)記的熒光信號,實現(xiàn)高速、逐一的細胞定量分析和分選的技術(shù))的數(shù)據(jù),而機器學(xué)習(xí)方法體現(xiàn)了它的高準(zhǔn)確率和及時性。

普渡大學(xué)生物科學(xué)中心計算生物學(xué)研究助理教授BindleyBartekRajwa解釋:我們的計算系統(tǒng)采用流式細胞術(shù)的數(shù)據(jù)作為輸入。流式細胞術(shù)是一種廣泛使用的技術(shù),可以快速提供樣本中單個細胞的特性,如血液或骨髓細胞。Rajwa是該研究的第一作者,該論文被IEEE生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)期刊收錄。

傳統(tǒng)的流式細胞術(shù)的結(jié)果是由受過高度培訓(xùn)的人類專家評估,而不是機器學(xué)習(xí)算法,他補充說,但是計算機通常比人類更擅長從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取知識。

斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院教授和遺傳學(xué)教授MichaelSnyder博士,同意計算機在復(fù)雜癌癥病例診斷中是關(guān)鍵的輔助工具,也許最終會取代人類醫(yī)生。

在8月份的時候,他使用機器學(xué)習(xí)來區(qū)分不同類型的肺癌,他認(rèn)為病理學(xué)的觀點非常主觀,庫卡機器人驅(qū)動器維修,兩個高度熟練的病理學(xué)家評估同一張幻燈片時,只有60%的部分是共同認(rèn)可的。使用機器學(xué)習(xí)的方法,可以用復(fù)雜、定量的測量結(jié)果來取代主觀性,我們認(rèn)為很有希望改善患者的診斷結(jié)果。

雷鋒網(wǎng)了解到,根據(jù)國家癌癥研究所的數(shù)據(jù),2016年有接近20,000名患者可能接受AML診斷,預(yù)計超過10,000人將死于該疾病。

機器學(xué)習(xí)正在迅速成為許多疾病類別預(yù)測分析和診斷的流行工具,包括膿毒癥,創(chuàng)傷護理,心臟病,人群健康管理,視力保健和精神衛(wèi)生保健。2015年,來自哥倫比亞大學(xué),布宜諾斯艾利斯大學(xué)和IBM計算生物學(xué)中心的一項研究也使用機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)準(zhǔn)確無誤的預(yù)測診斷記錄,他們使用自然語言處理技術(shù)來標(biāo)記可能進入精神病發(fā)作的心理健康患者。

隨著開發(fā)人員和研究人員改進他們的機器學(xué)習(xí)方法,以及供應(yīng)商發(fā)布更多工具,從事高級分析的機構(gòu)可以訪問龐大的計算能力,診斷準(zhǔn)確率會普遍得到顯著提升。

印第安納大學(xué)與普渡大學(xué)印第安納波利斯聯(lián)合分校的病毒進展研究的高級作者、計算機副教授MuratDundar表示,教會計算機識別AML是非常簡單的,一旦你開發(fā)了一個強大的魯棒算法,工業(yè)機器人維修,能將以前的工作提升到接近100%的準(zhǔn)確率。

有挑戰(zhàn)性的是如何超越確診AML工作本身。我們要讓計算機準(zhǔn)確地預(yù)測AML患者的疾病變化方向,從新的數(shù)據(jù)中理解并預(yù)測未知走向,KUKA機器人維修,知道哪些新的AML患者將進入緩解狀態(tài),哪些會進入復(fù)發(fā)狀態(tài)。

該研究為臨床決策的支持工具提供了一個框架,該工具可以識別來自AML患者的骨髓樣本中極少量的惡性細胞,可用于快速預(yù)測疾病進展方向的變化。

機器學(xué)習(xí)不是數(shù)據(jù)建模,Dundar補充說,而是從你所擁有的數(shù)據(jù)中提取知識,所以你可以構(gòu)建一個強大且直觀的工具,可以預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。機器是在學(xué)習(xí),而非記憶,而這就是我們所致力實現(xiàn)的。雷鋒網(wǎng)(公眾號:雷鋒網(wǎng))也將做持續(xù)關(guān)注。

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